CodeFuse-CodeLlama-34B
Dibangun oleh codefuse-ai, CodeFuse-CodeLlama-34B adalah sebuah model chat 34 miliar parameter . CodeFuse-CodeLlama-34B is an open-weights chat model with roughly 34 billion parameters.
by codefuse-ai · 34B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan CodeFuse-CodeLlama-34B di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key codefuse-ai Anda. osFoundry menemukan CodeFuse-CodeLlama-34B secara otomatis — tetapkan ke peran Maestro (router, direct, orchestrator, atau fallback) di tab Pipeline dan model ini langsung aktif di setiap chat. Key Anda, akun provider Anda — tanpa markup token.
Deploy endpoint khusus
CodeFuse-CodeLlama-34B bersifat open-weights — jalankan secara lokal tanpa biaya, atau deploy endpoint GPU khusus di workspace Anda untuk kapasitas tercadangkan tanpa rate limit.
Gunakan di Room App
Room App mendeklarasikan fitur AI di manifest mereka, lalu memanggilnya dengan invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Panggil dari aplikasi Anda sendiri
Setelah sebuah model terhubung ke workspace Anda, Anda dapat meng-host-nya sebagai API dan mengaksesnya dari layanan, skrip, atau CI Anda sendiri — di luar osFoundry.
Hardware apa yang dapat menjalankan CodeFuse-CodeLlama-34B
CodeFuse-CodeLlama-34B berjalan di GPU konsumen atau workstation 24GB (~21 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan H200 141GB atau 2x A100 80GB pada FP16 (~82 GB).
CodeFuse-CodeLlama-34B vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang CodeFuse-CodeLlama-34B
Apakah CodeFuse-CodeLlama-34B gratis untuk digunakan?
CodeFuse-CodeLlama-34B gratis untuk dijalankan secara lokal pada hardware Anda sendiri. Akses ter-host melalui osFoundry dikenakan biaya (input Free (local), output Free (local)). Anda dapat beralih antara lokal dan ter-host kapan saja.
Bisakah saya menggunakan CodeFuse-CodeLlama-34B secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Berapa VRAM yang dibutuhkan CodeFuse-CodeLlama-34B?
Sekitar 21 GB pada kuantisasi Q4, atau 82 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu GPU konsumen 24GB.
Bisakah saya menjalankan CodeFuse-CodeLlama-34B secara lokal?
Ya. CodeFuse-CodeLlama-34B bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama CodeFuse-CodeLlama-34B?
CodeFuse-CodeLlama-34B sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan CodeFuse-CodeLlama-34B di osFoundry?
Tempelkan API key codefuse-ai Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan CodeFuse-CodeLlama-34B ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh codefuse-ai pada 7 September 2023. Sumber: https://huggingface.co/codefuse-ai/CodeFuse-CodeLlama-34B